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知识库 / RAG

文档检索增强：LlamaIndex、RAGFlow 与数据抓取工具，共 4 条。

L
RAG

LlamaIndex

以数据为中心的 LLM 框架：RAG 索引、检索、文档解析能力业界最全，现已扩展出 Agent 工作流（Workflows），是知识库类应用的首选底座。The data-centric LLM framework: the richest RAG indexing/retrieval toolchain, now extended with agent workflows.

RAG数据框架AgentPython
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R
RAG

RAGFlow

国产开源 RAG 引擎：以深度文档解析见长（表格、扫描件、复杂版式），提供可视化知识库与可溯源引用，中英文场景表现好。Open-source RAG engine with deep document parsing (tables, scans, complex layouts) and traceable citations.

RAG文档解析国产开源深度文档理解
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G
RAG

GraphRAG

微软的图谱增强 RAG 方案：先抽取实体关系构建知识图谱，再结合社区摘要回答全局性问题，适合大文档集的「总结型」问答。Microsoft's graph-based RAG: build a knowledge graph then answer global, summarization-style questions over large corpora.

RAG知识图谱微软研究
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F
RAG

Firecrawl

为 LLM 设计的网页抓取 API：整站爬取并转为干净的 Markdown，自带 MCP Server，是 Agent 联网获取资料的热门选择。Web scraping API built for LLMs: crawl sites into clean Markdown, with an official MCP server for web-connected agents.

爬虫MCP数据采集LLM友好
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